10、ABC - M - CS算法与AC5TC - Alter算法解析

于 2025-08-30 16:36:06 发布
阅读量10 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 群体智能：从理论到应用 文章标签： ABC-M-CS AC5TC-Alter 聚类算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ipfs8storage/article/details/153709164

ABC - M - CS算法与AC5TC - Alter算法解析

一、ABC - M - CS算法实验分析

ABC - M - CS算法是一种用于聚类的算法，为了测试其有效性和准确性，在UCI数据集上进行了模拟实验，涉及的数据集有Iris、Glass、Wine、Cancer、Sonar、Breast数据。

1. 实验数据与环境
数据集 类别数 维度 数据集大小（各类别数量）
Iris 3 4 150(50, 50, 50)
Glass 6 9 214(29, 76, 70, 17, 13, 9)
Wine 3 13 178(59, 71, 48)
Cancer 2 9 683(444, 239)
Sonar 2 60
订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
OpenHarmony_LiteOS-M内核移植
liuhaojiabin的博客
11-22 1136
LiteOS-M 内核是面向轻量级物联网操作系统内核。具有小体积、低功耗、高性能的特点。根据与硬件相关性，主要分为以下两大块：硬件相关层arch 向上提供统一的 HAL 接口。以及 HAL 硬件及平台相关接口的实现硬件无关层Kernel: LiteOS 内核源码，任务调度、信号量等实现Componets 可选组件，网络、文件系统等模块Utils 工具相关，提供错误处理、调测等能力KAL 内核抽象层。向上层提供标准的操作系统接口组织结构如下图所示:├── arch # 内核指令架构层目录。
数据处理 -- CRC32校验算法整理
sz66cm 学习随笔
06-08 9450
crc32 分布式计算
中科院一区SCI-白蚁生命周期优化算法TLCO-附Matlab免费代码
weixin_44028734的博客
11-19 1266
本期介绍了一种基于蚁群生命周期和自然界多种动物运动策略调节的新型生物启发式优化算法——。白蚁群体由三个不同的等级组成：工蚁、士兵和繁殖白蚁。每个种姓都承担一系列特定的任务，以确保群体的成长和生存。TLCO在数学模型中模拟这三个阶层的活动。然后用该模型求解经典优化问题中的全局最优解。该算法于在中科院1区SCI期刊Expert Systems with Applications。
3种量子粒子群优化算法-附Matlab代码
weixin_44028734的博客
02-11 1650
的灵感来源于量子力学和粒子群的轨迹分析。轨迹分析表明，粒子群中的每个粒子都围绕其局部吸引子振荡并收敛，或者说，每个粒子都处于束缚态。在QPSO中，假设粒子具有量子行为并处于束缚态，并进一步假设粒子被以其局部吸引子为中心的量子势阱所吸引，从而具有新的位置随机更新方程。量子粒子群QPSO采用波函数(Schrödinger方程)描述粒子状态，替换了原有PSO中的位置和速度。因此，使用以下两个方程中的一个来更新粒子的位置：其中α为控制系数，u是在[0,1]范围内使用均匀分布的随机数。
Matlab免费代码-多目标优化算法之NSGA-II、NSGA-III
weixin_44028734的博客
01-10 1684
NSGA-II和NSGA-III都是非支配排序遗传算法的变种，用于解决多目标优化问题，但它们在多个方面存在差异。
2024年一区SCI-常春藤优化算法Ivy algorithm-附Matlab代码
weixin_44028734的博客
06-17 1465
本期介绍了一种强大的生物启发算法的新建模变体，即，该算法取自常春藤植物的生长模式。该算法模拟了常青藤种群的有序协调增长和常青藤植物的扩散进化过程。该成果于在中科院1区SCI期刊Knowledge-Based Systems（影响因子：8.8）。利用微分方程和数据密集的实验过程对常春藤植物的生长速度进行了建模。该算法利用附近常春藤植物的知识来确定生长方向。此外，该算法通过选择最接近和最重要的邻居进行自我完善来模仿自然界中常春藤植物的行为。
2024年10月中科院一区SCI-雪橇犬优化算法Sled Dog Optimizer -附Matlab免费代码
weixin_44028734的博客
02-26 1670
本期介绍了一种新的仿生元启发式算法——。SDO的灵感主要来自雪橇犬的各种行为模式。重点通过模拟狗拉雪橇、训练和退役行为的过程，构建数学模型。该算法于在JCR1区，中科院1区SCI1.：和其他群优化算法一样，采用随机初始化2.。在整个雪橇犬群中，并不是所有的狗每次都能拉雪橇。通常情况下，只有一部分狗被它们的主人选中来执行任务，而剩下的一部分狗则被训练来提高它们的速度、耐力和其他能力。对于被选中拉雪橇的狗来说，它们通常在整个群体的各个方面都是最有能力的。3.。
2022-2024年几种高质量优化算法-附Matlab免费代码
weixin_44028734的博客
07-13 1388
2022一区优化算法-次摆线搜索算法Trochoid Search Optimization高被引优化算法-Rao优化算法Rao algorithms（附Matlab代码）2023年一区算法-PID搜索算法PID-based search algorithm（附Matlab代码）2023年优化算法-非垄断搜索算法non-monopolize search（附Matlab代码）2023年优化算法-学前教育优化算法 Preschool education algorithm（附Matlab代码）
2024年7月SCI-洪水优化算法Flood algorithm-附Matlab免费代码
weixin_44028734的博客
07-05 1487
本期介绍了一种名为的元启发式算法，其灵感来自于河流流域洪水事件中水团的复杂运动和流动模式。该算法具有独特的算法结构和新颖的迭代方法，具有较强的自适应优化能力。该成果于在SCI期刊JOURNAL OF SUPERCOMPUTING。通过对著名的基准优化问题和工程设计问题的应用，证明了该算法的有效性。对CEC2005函数在基本模式和增强模式下使用了16种算法进行了广泛的比较，对CEC2014函数在30、50和100维度上使用了总共20种其他算法进行了比较。这些严谨的研究明确地证实了所提出算法的鲁棒性和强度。
2025年2月一区SCI-壮丽细尾鹩莺算法Superb Fairy-wren Optimization-附Matlab免费代码
weixin_44028734的博客
04-02 1321
本期介绍一种新的元启发式算法——。该算法结合了壮丽细尾鹩莺群体中幼鸟的发育，繁殖后喂养幼鸟的行为，以及它们躲避捕食者的策略，于在JCR 1区，中科院3区 SCI壮丽细尾鹩莺采用合作繁殖策略，一组三到五个成员全年守护着他们的领地，包括一对雌性和额外的雄性助手。性别比例不平衡，女性较少，导致一些男性通过帮助近亲获得健康益处。它们主要以昆虫为食，但也吃种子、花和果实。它们用细长的喙和宽阔的下腹部灵活地捕猎，但很容易受到捕食者的攻击。当面临威胁时，它们会用某些行为和叫声来警告同伴。
LAT1592-如何打开STM32Cube-Keil-AC5工程-v1.0
11-05
由于新版Keil默认集成AC6编译器，而AC5与AC6不兼容，直接打开旧工程会导致编译失败。文章详细说明了下载和配置Legacy Arm Compiler（AC5）的方法，即将AC5安装至Keil的ARM目录下，并在项目设置中手动添加AC5编译器...
SHA-3 哈希摘要算法 python 源代码及官方文档
09-25
本压缩包包括 SHA-3 python源代码，...('a69f73cca23a9ac5c8b567dc185a756e97c982164fe25859e0d1dcc1475c80a615b2123af1f5f94c11e3e9402c3ac558f500199d95b6d3e301758586281dcd26') 可以用 python3 自带 hashlib 类检验
状态估计电力系统状态估计中的异常检测与分类（Matlab代码实现）
12-07
【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开，介绍了基于Matlab代码实现的相关方法和技术。通过对电力系统测量数据的分析，利用状态估计技术识别和分类异常数据，如坏数据或错误操作，从而提升电力系统监控的准确性与可靠性。文中可能涉及残差分析、假设检验、标准化残差、加权最小二乘法（WLS）等核心技术，并结合具体Matlab代码演示异常检测流程与分类策略，帮助研究人员深入理解状态估计在实际工程中的应用。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业相关技术人员。; 使用场景及目标：①应用于智能电网监控与调度系统中，实现对实时测量数据的质量控制；②用于教学与科研，加深对电力系统状态估计理论与异常处理机制的理解；③为电力系统自动化与可靠性分析提供技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实践操作，逐步调试并理解每一步算法实现，同时参考电力系统状态估计的经典文献，以加强对异常检测数学模型和工程背景的认识。
新增图书统计表.xlsx
12-07
新增图书统计表.xlsx
秀视频微信小程序社交软件项目_基于微信小程序端的短视频社交平台与后台管理系统_实现用户发布短视频添加滤镜背景音乐点赞评论下载分享转发功能_包含人员管理短视频管理背景音乐管理.zip
12-07
秀视频微信小程序社交软件项目_基于微信小程序端的短视频社交平台与后台管理系统_实现用户发布短视频添加滤镜背景音乐点赞评论下载分享转发功能_包含人员管理短视频管理背景音乐管理.zip
固定资产借用归还登记表.doc
12-07
固定资产借用归还登记表.doc
nats.swift-Swift资源
最新发布
12-08
Swift client for NATS, the cloud native messaging system.
PowerWorld仿真与电力系统潮流计算（牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法）（Matlab实现）
12-07
PowerWorld仿真与电力系统潮流计算（牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法）（Matlab实现）内容概要：本文档主要围绕电力系统潮流计算展开，重点介绍了使用牛顿-拉夫逊法和高斯-赛德尔法在Matlab环境下进行潮流计算的实现方法，并结合PowerWorld仿真软件进行对比验证。文档还涵盖了电力系统仿真、优化调度、状态估计等相关内容，提供了丰富的Matlab代码实例，旨在帮助读者掌握电力系统稳态分析的核心算法与仿真技术。此外，文档提及多个相关研究方向，如无功优化、配电网重构、储能配置等，体现出较强的综合性与实用性。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和实现电力系统潮流计算的基本算法（牛顿-拉夫逊法与高斯-赛德尔法）；②利用Matlab进行电力系统建模与仿真；③结合PowerWorld进行仿真结果对比与分析；④开展电力系统优化与状态估计相关课题研究。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码进行实践操作，对照理论推导理解算法实现过程，并尝试使用PowerWorld进行仿真验证，以加深对电力系统潮流计算的理解与应用能力。
毕业设计管理系统_基于Django框架的毕业设计全流程管理平台_面向高校毕业设计环节的综合性管理系统_包含学生端教师端教学秘书端三大模块_学生端功能涵盖个人信息管理导师双向选择课题.zip
12-07
毕业设计管理系统_基于Django框架的毕业设计全流程管理平台_面向高校毕业设计环节的综合性管理系统_包含学生端教师端教学秘书端三大模块_学生端功能涵盖个人信息管理导师双向选择课题.zip
RT-Thread下74HC595驱动数码管详解与项目实践
压缩包中的文件名“RkVarwgKr40fECMGoj1b-master-2b5652d6ce5a88fca5877a6ac5f074ab5234fbd5”表明其来源于某个Git仓库的特定提交版本，说明该项目具备良好的版本控制和可追溯性，便于学习者下载完整源码进行调试...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值